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コンベヤの早期トラブル防止！ 故障発生条件のデータ化により予兆を知らせます。
振動や温度、音や匂い、各種画像などの専用センサーを設置し、膨大なデータを半永久的に収集。 集まった多変量データによって品質・予知等の管理が可能になります。 事前予測が可能になれば、想定外のシステム停止や重大な損傷が出る前に対処でき、稼働率向上や 交換部品削減を図れます。 また、故障予兆をデータ化することで、トラブル防止の高い技術・知見を持つ技術者の勘や経験を代替えすることができます。
振動解析による予防保全！将来的に大量データが集まることで、異常の予測と分類が可能に
『Sicope edge』は、振動／音データから設備の異常の兆候の推定が可能なシステムです。 少量の正常データを測定するだけで、正常値から外れた場合の 異常の予兆を感度良く検出。将来的に大量データが集まることで、 異常の予測と分類が可能となります。 【特長】 ■正常データのみの計測（サンプル小）から運用が可能 ■大量データの蓄積で、将来的に機械学習により故障モードの判定が可能 ■クラウドへアップすることで予兆情報の共有化が可能 ■「簡単・安全・手間なし」が低コストで実現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
